目标跟踪算法和方法在过去几年取得了很大的进展。以下是一些主要的进展：

  1. 深度学习引入：深度学习在目标跟踪中的应用得到了广泛的发展。通过使用深度卷积神经网络（CNN）进行目标检测和特征提取，可以提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。

  2. 基于相关滤波（correlation filters）的方法：相关滤波器是一种常用的目标跟踪方法，可以通过学习目标的外观模板来进行跟踪。最近的研究工作将相关滤波器与深度学习相结合，获得了更好的跟踪性能。

  3. 多特征融合：目标跟踪算法通常会利用多个特征来表示目标的外观，如颜色、纹理和形状等。近年来，研究人员开始探索如何有效地融合多个特征，以提高目标跟踪的性能。

  4. 长时目标跟踪：传统的目标跟踪算法通常只能在短时间内进行准确跟踪，一旦目标出现遮挡或者尺度发生变化，跟踪就会失败。最近的研究工作提出了一些方法来解决长时间目标跟踪的问题，例如使用动态模型来建模目标的运动，或者结合目标检测和跟踪进行综合建模。

  5. 端到端学习：传统的目标跟踪算法通常是将跟踪任务分解为多个步骤，如目标检测、特征提取和运动估计等。最近，一些研究人员开始尝试使用端到端学习的方法，直接从输入图像序列中学习目标的运动模式和外观变化，从而实现更准确的目标跟踪。

  总的来说，目标跟踪算法和方法目前正朝着更准确、更鲁棒、更实用的方向发展。深度学习、多特征融合、长时目标跟踪、端到端学习等技术的引入和应用，为目标跟踪领域带来了新的突破和可能性。